Este documento presenta un modelo mejorado de Faster R-CNN para detectar defectos en la superficie de los puntos de soldadura por resistencia, mejorando tanto la eficiencia como la precisión en el monitoreo de calidad de la carrocería en blanco. Las innovaciones clave incluyen el uso de cajas de anclaje de alta confianza de la red RPN para localizar los puntos de soldadura, el uso de la función de pérdida SmoothL1 y la aplicación de Fast R-CNN para clasificar los defectos detectados. Además, se introduce un nuevo modelo de poda que reduce capas y parámetros innecesarios en la red neuronal, lo que lleva a tiempos de procesamiento más rápidos sin sacrificar la precisión. Las pruebas muestran que el modelo logra más del 90% de precisión y recuperación, procesando cada imagen en aproximadamente 15 ms, cumpliendo con los requisitos industriales para la inspección de puntos de soldadura.